課程名稱:Python 實現深度神經網絡培訓

        4401 人關注
        (78637/99817)
        課程大綱:

        Python 實現深度神經網絡培訓

         

         

        1 深度學習基本概念

        2 反向傳播算法

        3 NumPy 基本運算

        4 神經網絡的應用

        1
        深度學習基本概念

        1.如何讓機器“學習”

        2.神經網絡的概念

        3.有監(jiān)督與無監(jiān)督學習的區(qū)別

        4.回歸與分類的區(qū)別

        5.損失函數的概念

        6.梯度下降算法介紹 7.超參數的概念

        2
        導數、梯度及矩陣運算

        1.導數、偏導、梯度、鏈式法則

        2.矩陣運算基本法則

        3.NumPy基本運算介紹

        3
        反向傳播算法

        1.鏈式法則與“計算圖”的概念

        2.反向傳播算法

        4
        淺層神經網絡識別英文字母

        1.“淺層”與“深度”的區(qū)別

        2.泛化性能 3.隨機梯度下降算法

        4.如何對矩陣求導

        5.編寫我們的損失層

        5
        深度學習實戰(zhàn)

        1.梯度消失問題

        2.交叉熵損失函數


        登錄 后發(fā)表評論
        新評論
        全部 第1節(jié) 第2節(jié) 第3節(jié) 第4節(jié) 第5節(jié) 第6節(jié) 第7節(jié) 第8節(jié) 第9節(jié) 第10節(jié) 第11節(jié) 第12節(jié) 第13節(jié) 第14節(jié) 第15節(jié) 第16節(jié) 第17節(jié)
        我的報告 / 所有報告